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龙图腾网获悉广东金湾信息科技有限公司申请的专利用于网络舆论的多层级情感分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120354265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510430252.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权用于网络舆论的多层级情感分类方法及系统是由李志刚;陈文东;蒋宏宇设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于网络舆论的多层级情感分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于网络舆论的多层级情感分类方法。该方法通过分布式消息队列实时获取和处理社交媒体数据，利用StreamingK‑means算法进行在线聚类，生成初始话题集合。通过话题状态分析模型构建话题状态空间，利用Q‑learning算法选择合适的分类层级，并通过依存路径分析和信息熵值计算，构建信息熵值数据集。最终，通过层级权重预测模型和情感分类模型，生成多层级的情感分类结果，用于网络舆论监控。该方法能够实时适应网络舆论的变化，提高情感分类的准确性和时效性的效果。

本发明授权用于网络舆论的多层级情感分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于网络舆论的多层级情感分类方法，其特征在于，所述方法包括步骤：通过分布式消息队列捕获社交媒体平台实时数据，对非文本噪声数据进行过滤清洗，根据预设置的时间窗口划分机制将每个时间窗口对应的社交媒体平台实时数据形成临时语料集； 预设置的话题生成模型基于StreamingK-means算法对临时语料集进行在线聚类，生成初始话题集合； 预设置的话题状态分析模型基于对所述初始话题集合进行分析以构建话题状态空间，其中话题状态空间=话题热度Ht，情感离散度Et，时间跨度Δt； 预设置的层级深度决策模型通过Q-learning算法选择动作空间a∈{三级分类，四级分类}，其中所述层级深度决策模型设置有准确性奖励函数，所述准确性奖励函数用于提高选择准确性，三级分类结构为主题、子主题、情感的三层逻辑关系，四级分类结构为事件、主题、子主题、情感的四层逻辑关系； 对当前层级结构进行依存路径分析，计算各节点信息熵值，并基于预设置的时间轴将各节点的所述信息熵值记录以构建信息熵值数据集； 预设置的层级权重预测模型基于机器自学习算法对所述信息熵值数据集进行分析以生成各个层级的预测权重系数； 预设置的情感分类模型基于各个层级的预测权重系数对话题进行分类，以生成多层级的情感分类结果，所述情感分类结果用于网络舆论监控； 具体的，在预设置的话题生成模型基于StreamingK-means算法对临时语料集进行在线聚类，生成初始话题集合这一步骤之后，包括步骤如下： 对同一初始话题集合内的文本数据构建依存句法树，提取语义角色标签作为第一特征向量； 对同一初始话题集合内的关联图像数据采用YOLOv7检测显著对象，提取HSV色彩空间直方图作为第二特征向量； 预设置的特征融合模型基于跨模态注意力机制计算融合特征，所述融合特征用于所述话题状态分析模型分析情感离散度。

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